Arquitectura Gemini integrada directamente en el silicio: Revelados los detalles técnicos del nuevo chip de inferencia de IA de Google “Frozen v2”, el procesamiento por unidad de consumo de energía aumenta hasta 10 veces

El origen del nombre en clave "Frozen" proviene de su concepto de diseño fundamental: grabar permanentemente parte de la lógica de computación del modelo grande Gemini en el hardware de silicio, algo similar a "congelar" el software en el chip. Los ingenieros aún están ultimando los módulos funcionales principales del chip y las soluciones de colaboración para diversos componentes, y Google planea implementar este chip de IA tan pronto como en 2028.

El proyecto Frozen tiene como objetivo crear una línea de productos de chips de IA completamente nueva para complementar las Unidades de Procesamiento Tensor (TPU) existentes de Google, en lugar de reemplazarlas.

Actualmente, los chips de IA más utilizados —Nvidia ( NVDA) GPUs y las TPU de Google —son todos chips de propósito general que pueden adaptarse a múltiples modelos grandes diferentes. Sin embargo, cuando los chips de propósito general ejecutan cualquier modelo, necesitan realizar en tiempo real un gran número de juicios lógicos que consumen mucho tiempo; por el contrario, el chip de inferencia de IA Frozen v2 integra directamente la lógica de computación subyacente adaptada a los modelos de la serie Gemini, lo que reduce significativamente los pasos de computación del chip y el movimiento de datos, logrando así un salto cualitativo en la eficiencia de la inferencia.

Fuentes familiarizadas con el asunto señalaron que este chip de IA dedicado puede responder a las consultas de los usuarios de manera más rápida, lo que se espera que ayude a Google a lanzar escenarios de aplicación de IA completamente nuevos.

La hoja de ruta técnica de Frozen v2 implica que Google está realizando una apuesta estratégica, apostando a que continuará utilizando la arquitectura subyacente del actual gran modelo Gemini. Solo si las iteraciones posteriores del modelo Gemini adoptan una arquitectura subyacente coherente con la utilizada cuando se diseñó el chip de IA, podrán funcionar correctamente en el chip.

Personas familiarizadas con el asunto añadieron que Google aún puede realizar optimizaciones iterativas en el chip, incluida la actualización de los pesos integrados del modelo (los pesos son las configuraciones de parámetros clave que determinan cómo el modelo de IA responde a las preguntas).

Un portavoz de Google respondió que los equipos de la empresa "investigan, desarrollan y prueban continuamente diversas tecnologías innovadoras, esforzándose por lograr el máximo rendimiento y eficiencia energética para los usuarios y clientes empresariales", y añadió que "no todos los proyectos de I+D llegarán a la fase de producción en masa, pero esta exploración técnica integral es una parte fundamental de nuestra hoja de ruta de tecnología propia 'full-stack'".

La revelación del chip de IA Frozen v2 refleja la profunda lógica estratégica de Google en el sector de la infraestructura de IA, con la ansiedad por el cómputo de IA como principal motor. A medida que el tamaño de los modelos Gemini sigue aumentando, el techo de eficiencia energética de los chips de propósito general se encuentra cada vez más cerca. Integrar la lógica de los modelos grandes directamente en el hardware representa una solución radical para superar el cuello de botella de eficiencia energética del cómputo de IA.

Esto también señala que Google está replicando un camino de integración vertical al estilo de Apple al combinar software y hardware. Desde sus TPU desarrolladas internamente hasta la serie Frozen de chips de IA dedicados, Google intenta establecer un bucle cerrado 'full-stack' desde la arquitectura del modelo hasta el diseño del chip en la era de la IA. Si este camino resulta exitoso, reducirá drásticamente los costos de inferencia de IA, allanando el camino para la comercialización de Gemini.

Sin embargo, los riesgos son igualmente imposibles de ignorar. El acoplamiento profundo entre chips y modelos significa que, una vez que la arquitectura subyacente de Gemini experimente una iteración importante, los chips de IA Frozen podrían quedar obsoletos rápidamente. El posicionamiento de Frozen v2 por parte de Google como una "plataforma de pruebas técnicas" en lugar de un producto de producción en masa demuestra precisamente que este camino aún requiere tiempo para ser validado.

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